图示/公式/案例配图
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用于理解 6.1.3 在线贝叶斯估计给我们的启发 的关键结构。
首先,“先验概率”和“后验概率”都是相对于某个具体时间点而言的。同一个概率,对于某个时间点是先验概率,但对另外一个时间点又可能是后验概率。如图6.3所示,P (H|A1) 是t1时刻的后验概率,但是相对于t2时刻,又是先验概率。因此我们可以知道,当新的信息源源不断到来时,在某一个时刻的后验概率,都将会成为该时刻后、下一个信息到来之前的先验概率。
原始图版
图版说明
首先,“先验概率”和“后验概率”都是相对于某个具体时间点而言的。同一个概率,对于某个时间点是先验概率,但对另外一个时间点又可能是后验概率。如图6.3所示,P (H|A1) 是t1时刻的后验概率,但是相对于t2时刻,又是先验概率。因此我们可以知道,当新的信息源源不断到来时,在某一个时刻的后验概率,都将会成为该时刻后、下一个信息到来之前的先验概率。
读图拆解
图6.3 某个时刻的后验概率也是下一个时刻的先验概率
怎么用
把它当成“概率关系图”来读,而不是当成装饰图片。看完后复述:这张图想改变我哪一个判断习惯?
提醒
如果图中数字或结构看不懂,不要急着跳过。先回到所在章节的源段落,再结合概念页理解术语关系。
关联章节
第6章 在线贝叶斯估计
真正成熟的判断系统,不是等所有信息齐备再动,而是在新信息到来时持续更新概率。